Memahami Konsep Dan Implementasi Machine Learning

DOWNLOAD

Download Memahami Konsep Dan Implementasi Machine Learning PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Memahami Konsep Dan Implementasi Machine Learning book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page

Memahami Konsep Dan Implementasi Machine Learning

DOWNLOAD
Author : Prihandoko Prihandoko
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2024-02-17

Memahami Konsep Dan Implementasi Machine Learning written by Prihandoko Prihandoko and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-02-17 with Computers categories.

Buku Memahami Konsep dan Implementasi Machine Learning ini, menyajikan materi yang lengkap mulai dari Dasar-dasar Machine Learning, Pengumpulan dan Pemrosesan Data, Algoritma Machine Learning Populer, Evaluasi Model dan Tuning, Implementasi Machine Learning Serta Etika dan Tanggung Jawab dalam Machine Learning. Manfaat dari buku ini diharapkan digunakan sebagai pondasi utama dalam pembelajaran Machine Learning lanjutan. Buku ini Penulis rancang secara sistematis yang dapat digunakan sebagai referensi dalam pembelajaran machine learning.

Machine Learning Teori Studi Kasus Dan Implementasi Menggunakan Python

DOWNLOAD
Author : Ibnu Daqiqil Id
language : id
Publisher: Unri Press
Release Date :

Machine Learning Teori Studi Kasus Dan Implementasi Menggunakan Python written by Ibnu Daqiqil Id and has been published by Unri Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

Machine Learning (ML) sudah menjadi bagian dalam kehidupan sehari-hari. Dengan mengimplementasikan ML saat ini kita dapat menikmati kemudahan-kemudahan seperti memerintahkan Smartphone untuk memutarkan lagu favorit. Selain itu, kita dapat mengimplementasikannya pada banyak jenis kasus mulai dari diagnosa perawatan medis hingga mendapatkan rekomendasi film yang harus ditonton. Penulis mencoba mengemas buku ini secara praktis, tidak berbelit-belit dan langsung tepat pada sasaran dan disertai dengan contoh implementasi menggunakan Bahasa Python. Buku ini cocok untuk dibaca oleh pemula yang baru mulai belajar tentang Machine Learning. Penulis mencoba menyajikan teori-teori dasar secara ringkas, sehingga pembaca akan diarahkan memahami lebih dalam tentang ML dengan memberikan ilustrasi dan analogi yang mudah dipahami. Buku disusun atas empat kategori diantaranya Pengenalan ML; Teori Pendukung ML; ML Lifecyle dan Algoritma-Algoritma ML. Bagi pembaca yang baru mempelajari, disarankan agar membaca buku secara berurutan. Namun apabila telah memiliki pengetahuan awal tentang ML dapat memulai dari ML Lifecyle. Selanjutnya pada bagian algoritma-algoritma ML, penulis memilih algoritma-algoritma dasar yang dibagi menjadi dua kelompok yaitu Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Segala materi, dataset dan Source Code pada buku ini dapat diakses di http://ibnu.daqiqil.id Dengan segala kerendahan hati dan keterbukaan, penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada pihak-pihak yang telah membantu proses pembuatan buku ini terutama LPPM Universitas Riau serta kritik agar buku ini dapat menuju kesempurnaan. Akhir kata, penulis berharap agar buku ini dapat membawa manfaat kepada pembaca. Secara khusus, penulis berharap semoga buku ini dapat menginspirasi generasi bangsa ini agar menjadi generasi yang tanggap dan tangguh.

Machine Learning Dan Deep Learning Konsep Dan Pemrograman Python

DOWNLOAD
Author : Prof. Drs. Ec. Ir. Riyanarto Sarno, M. Sc., Ph. D.
language : id
Publisher: Penerbit Andi
Release Date :

Machine Learning Dan Deep Learning Konsep Dan Pemrograman Python written by Prof. Drs. Ec. Ir. Riyanarto Sarno, M. Sc., Ph. D. and has been published by Penerbit Andi this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Business & Economics categories.

Buku ini disusun berdasarkan pengalaman dan kolaborasi penelitian bersama kolega praktisi dan dosen dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kyushu Institute of Technology, Universitas Airlangga, Universitas Surabaya, Universitas Indonesia, Institut Teknologi Bandung, Universitas Telkom Bandung, Universitas Gadjah Mada, Universitas Hasanudin dan perguruan tinggi lain. Buku ini untuk pembelajaran Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) secara konsep dan pemrograman. Pembahasan konsep memberi landasan keilmuan ML dan DL, kemudian pemaparan dasar pemrograman untuk memandu penulisan program ML dan DL secara mudah dimengerti. Aplikasi ML dan DL juga dibahas untuk memandu pembuatan program yang lebih lengkap. Pada setiap materi akan disajikan contoh dan program python sehingga dapat memudahkan Anda untuk mengimplementasikan secara langsung. Topik yang dibahas dalam buku meliputi: 1. Pengenalan artificial intelligence, machine learning, deep learning, perbedaan supervised learning dan unsupervised learning, instalasi python dan bahasa pemrograman python; 2. Analisis data statistik, ekstraksi dan seleksi fitur, pre-processing data, aggregation, normalisasi, reduksi dimensi, validasi data dan metode evaluasi; 3. Metode Clustering; 4. Metode Klasifikasi; 5. Metode Regresi; 6. Algoritma Neural Network (pa ra meter dan hyperparameter); 7.Algoritma Deep Learning (Deep Neural Network, Convolution Neural Network, Fully Connected Deep Network, Recurrent Neural Network), autoencoder, optimizer dan activation function. Buku ini dilengkapi dengan pembahasan artikel jurnal bereputasi internasional berindeks Scopus QI dan memiliki Impact Factor dari Web of Science. Teori dan aplikasi yang dipaparkan pada buku ini termasuk State of The Art, sehingga dapat digunakan oleh pemula, mahasiswa sarjana, dan pasca sarjana maupun peneliti.

Buku Ajar Machine Learning

DOWNLOAD
Author : Satrio Junaidi
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2024-02-19

Buku Ajar Machine Learning written by Satrio Junaidi and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-02-19 with Education categories.

Buku Ajar Machine Learning ini disusun sebagai buku panduan komprehensif yang menjelajahi kompleksitas dan mendalamnya tentang ilmu teknologi sistem informasi. Buku ini dapat digunakan oleh pendidik dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran di bidang ilmu machine learning dan diberbagai bidang Ilmu terkait lainnya. Buku ini dapat digunakan sebagai panduan dan referensi mengajar mata kuliah Medikal mechine learning dan menyesuaikan dengan Rencana Pembelajaran Semester tingkat Perguruan Tinggi masing-masing. Secara garis besar, buku ajar ini pembahasannya mulai dari pengenalan machine learning, data dalam machine learning, tipe-tipe machine learning, tahapan machine learning, supervised learning : linear regression, K-NN, naïve bayes dan decision tree (pyhton), unsupervised learning : k-means, association rule : apriori algorithm. Selain itu materi mengenai supervised learning: backpropagation neural network (python) juga di bahas secara mendalam. Buku ajar ini disusun secara sistematis, ditulis dengan bahasa yang jelas dan mudah dipahami, dan dapat digunakan dalam kegiatan pembelajaran.

Implementasi Machine Learning Dengan Python Gui

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-03-21

Implementasi Machine Learning Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-03-21 with Computers categories.

Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH MACHINE LEARNING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan NumPy, Pandas, OpenCV, Scikit-Learn, dan pustaka lain untuk memplot grafik dan memproses citra digital. Kemudian, Anda akan mempelajari cara mengklasifikasikan fitur menggunakan model Perceptron, Adaline, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbor (KNN). Anda juga akan belajar cara mengekstraksi fitur menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dan menggunakannya dalam pembelajaran mesin (machine learning). Pada Bab 1, Anda akan mempelajari dasar-dasar penggunakan Python GUI dengan Qt Designer. Pada Bab 2, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Menciptakan Grafik Garis Sederhana; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 1; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 2; Langkah-Langkah Menampilkan Dua atau Lebih Grafik pada Sumbu yang Sama; Langkah-Langkah Menciptakan Dua Sumbu pada Satu Canvas; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget, Masing-Masing Memiliki Dua Sumbu; Langkah-Langkah Menggunakan Sumbu dengan Tingkat Keburaman Tertentu; Langkah-Langkah Memilih Warna Garis dari Combo Box; Langkah-Langkah Menghitung Fast Fourier Transform; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk FFT; Langkah-Langkan Menciptakan GUI untuk FFT atas Sinyal-Sinyal Masukan Lain; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Penapisan Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Mencipakan GUI untuk Penapisan Sinyal Wav; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Keabuan; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra YUV; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra HSV; Langkah-Langkah Menapis Citra; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra ; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra Tertapis; Langkah-Langkah Menapis Citra: Memanfaatkan CheckBox; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Citra; dan Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Adaptif. Pada Bab 3, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Adaline (ADAptive LInear NEuron); dan Langkah-Langkah Implementasi Adaline dengan PyQt. Pada Bab 4, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression (LR); Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Mode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Model Random Forest (RF) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Model K-Nearest Neighbor (KNN) Menggunakan Scikit-Learn. Pada Bab 5, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan scikit-learn; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt. Pada Bab 6, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST; Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; dan Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt. Pada Bab 7, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Membangkitkan dan Menampilkan Citra Berderau; Langkah-Langkah Mengimplemantasikan Deteksi Tepi pada Citra; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Segmentasi Menggunakan Ambang Batas Jamak dan Algoritma K-Means; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Penekanan Derau pada Citra; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah, Mata, dan Mulut dengan Haar Cascades; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mendeteksi Mata dan Mulut Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mengekstraksi Objek-Objek Terdeteksi; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Harris Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Shi-Tomasi Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ; dan Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Accelerated Segment Test (FAST).

Decoding Intelligence Algoritma Machine Learning Dalam Aksi Dan Bisnis

DOWNLOAD
Author : Muhamad Malik Mutoffar, ST., MM
language : id
Publisher: PT KIMHSAFI ALUNG CIPTA
Release Date : 2025-04-28

Decoding Intelligence Algoritma Machine Learning Dalam Aksi Dan Bisnis written by Muhamad Malik Mutoffar, ST., MM and has been published by PT KIMHSAFI ALUNG CIPTA this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-28 with Computers categories.

“Decoding Intelligence: Algoritma Machine Learning dalam Aksi dan Bisnis” adalah panduan komprehensif yang membahas secara mendalam konsep, algoritma, dan implementasi Machine Learning dalam berbagai bidang. Buku ini dirancang untuk membantu pembaca memahami bagaimana kecerdasan buatan bekerja, bagaimana algoritma Machine Learning belajar dari data, serta bagaimana teknik ini dapat diterapkan dalam dunia nyata terutama untuk berbagai bidang bisnis. Dimulai dengan konsep dasar, buku ini menguraikan evolusi Machine Learning dari metode statistik hingga Deep Learning, menjelaskan peran algoritma dalam proses pembelajaran mesin, serta membahas tantangan dan peluang yang muncul di era kecerdasan buatan saat ini. Pembaca akan diperkenalkan pada berbagai pendekatan Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning, termasuk implementasi algoritma seperti Linear Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Networks, dan Deep Learning. Selain teori, buku ini juga dilengkapi dengan studi kasus nyata dan implementasi menggunakan Python, yang memungkinkan pembaca untuk langsung mempraktikkan konsep yang dipelajari. Beberapa aplikasi yang dibahas mencakup analisis keuangan, deteksi penyakit dari citra medis, sistem rekomendasi, chatbot berbasis AI, serta computer vision untuk keamanan. Tidak hanya membahas pengembangan model, buku ini juga mengupas strategi optimasi performa Machine Learning, termasuk regularisasi, hyperparameter tuning, dan ensemble learning, serta eksplorasi konsep lanjutan seperti MLOps, AI yang beretika, dan tren masa depan seperti Quantum AI. Buku ini sangat cocok bagi mahasiswa, akademisi, peneliti, serta profesional yang ingin memperdalam pemahaman tentang Machine Learning, baik dari segi teori maupun praktik. Dengan pendekatan yang sistematis dan bahasa yang mudah dipahami, buku ini menjadi referensi yang tepat bagi siapa pun yang ingin menguasai dunia Machine Learning dan menerapkannya dalam berbagai industry. Temukan wawasan baru tentang kecerdasan buatan, jelajahi algoritma Machine Learning, dan mulailah perjalanan Anda dalam membangun model AI yang inovatif dan berdampak. Salam Hangat Penulis!!

Machine Learning

DOWNLOAD
Author : Dr. Ir. Lasmedi Afuan, S.T., M.Cs., I.P.M.,
language : id
Publisher: Zahira Media Publisher
Release Date :

Machine Learning written by Dr. Ir. Lasmedi Afuan, S.T., M.Cs., I.P.M., and has been published by Zahira Media Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

Buku ini disusun untuk memberikan pemahaman mendalam tentang teori dan penerapan machine learning (ML), dirancang sesuai dengan kurikulum berbasis Outcome-Based Education (OBE). Dengan pembahasan mulai dari konsep dasar hingga aplikasi praktis, buku ini memandu pembaca melalui langkah-langkah pembelajaran machine learning secara terstruktur. Bab-bab awal mengenalkan perbedaan antara supervised dan unsupervised learning, serta menjelaskan algoritma dasar seperti regresi, klasifikasi, dan clustering. Selanjutnya, buku ini menjelaskan bagaimana membangun pipeline ML secara menyeluruh, dari data preprocessing, model training, hingga deployment. Buku ini juga memperkenalkan berbagai teknik optimasi model seperti hyperparameter tuning, evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, serta integrasi ML ke dalam aplikasi nyata di berbagai domain seperti kesehatan dan keuangan. Selain itu, buku ini menekankan pentingnya aspek etika dalam pengembangan model ML, seperti isu bias, fairness, dan interpretabilitas, yang menjadi perhatian utama dalam penggunaan ML di dunia nyata. Dengan adanya studi kasus dan contoh implementasi praktis, buku ini memberikan wawasan tentang cara menerapkan ML dalam memecahkan masalah nyata, serta tantangan yang mungkin dihadapi dalam prosesnya

Sistem Informasi Manajemen Inovasi Dan Implementasi Berbasis Teknologi Terkini

DOWNLOAD
Author : Rizaldy Khair
language : id
Publisher: umsu press
Release Date : 2025-04-16

Sistem Informasi Manajemen Inovasi Dan Implementasi Berbasis Teknologi Terkini written by Rizaldy Khair and has been published by umsu press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-16 with Computers categories.

Buku ini tidak hanya mengulas aspek teoritis dari MIS, tetapi juga mengeksplorasi studi kasus nyata dan aplikasi praktis dari berbagai inovasi teknologi dalam MIS. Dari analisis big data, pemanfaatan Internet of Things (IoT) , hingga implementasi block chain untuk keamanan data, buku ini menyajikan sebuah narasi yang mendalam dan beragam

Buku Ajar Sistem Otomosi Konsep Sejarah Dan Implementasi

DOWNLOAD
Author : Agus Wibowo
language : id
Publisher: Greenbook Publisher
Release Date : 2025-06-16

Buku Ajar Sistem Otomosi Konsep Sejarah Dan Implementasi written by Agus Wibowo and has been published by Greenbook Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-06-16 with Comics & Graphic Novels categories.

Buku Ajar Sistem Otomasi: Konsep, Sejarah, dan Implementasi ini dirancang sebagai panduan komprehensif bagi mahasiswa dosen dan praktisi di bidang teknik dan rekayasa sistem Buku ini mengulas secara sistematis tentang konsep dasar sistem otomasi mulai dari definisi komponen utama hingga prinsip kerja sistem otomatis dalam berbagai sektor industri Bab-bab awal membahas sejarah perkembangan otomasi dari era revolusi industri hingga ke era digitalisasi dan Internet of Things IoT Pembaca diajak untuk memahami bagaimana otomasi telah mengubah pola produksi efisiensi kerja serta transformasi proses bisnis secara global Selanjutnya buku ini menyajikan implementasi sistem otomasi di berbagai bidang seperti manufaktur energi transportasi dan rumah pintar smart home dengan studi kasus nyata untuk memperkuat pemahaman Dilengkapi dengan ilustrasi diagram skema alur kerja serta penjelasan teknis yang mudah dipahami buku ini juga menyertakan soal latihan dan tugas proyek sebagai bentuk penguatan materi Dengan pendekatan teoritis dan praktis yang seimbang, buku ini tidak hanya menjadi bahan ajar di kelas tetapi juga referensi penting dalam merancang dan mengembangkan sistem otomasi berbasis teknologi modern

Teknologi Digital Dan Pembelajaran Desain Implementasi Dan Evaluasi Damera Press

DOWNLOAD
Author : Erna Budiarti
language : id
Publisher: Damera Press
Release Date : 2025-03-13

Teknologi Digital Dan Pembelajaran Desain Implementasi Dan Evaluasi Damera Press written by Erna Budiarti and has been published by Damera Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-13 with Language Arts & Disciplines categories.

Buku ini dirancang sebagai panduan komprehensif bagi berbagai kalangan, mulai dari pendidik, praktisi teknologi pendidikan, mahasiswa, hingga siapa saja yang memiliki minat terhadap pengembangan pembelajaran berbasis teknologi. Setiap bab dalam buku ini disusun secara sistematis untuk menjawab kebutuhan pembaca dalam memahami dan mengaplikasikan teknologi digital di dunia pendidikan. Dalam penyusunan buku ini, penulis berupaya menyajikan materi yang bersifat teoritis sekaligus aplikatif. Setiap bab dilengkapi dengan contoh-contoh praktis, ilustrasi, serta prinsip desain yang relevan dengan kebutuhan pembelajaran saat ini. Penulis juga menyadari bahwa teknologi bukanlah solusi tunggal untuk semua tantangan pendidikan. Oleh karena itu, buku ini juga menyoroti tantangan, etika, dan strategi implementasi yang perlu dipertimbangkan agar teknologi dapat digunakan dengan bijak dan bertanggung jawab.